正则“^[a-zA-Z]” 和 “[^a-zA-Z]”的区别

ChatGPT如何实现文字分类？精选案例和最佳实践山城程序员
ChatGPT是一种预训练语言模型，通常用于生成自然语言文本。但是，在将其应用于分类任务时，它也可以表现出色。本文将介绍如何使用ChatGPT实现文本分类，并提供实践步骤和示例代码。1.数据准备在进行文本分类之前，您需要选择一个合适的数据集并对其进行清理和预处理。确保您的数据集包含带有标签的文本数据。例如，您可能拥有一些产品评论，并且需要将它们分类为积极或消极。以下是一个示例代码，演示如何加载数据
猫头虎推荐｜用 AI 控制硬件设备的 MCP 工具：MCP2MQTT开源项目猫头虎猫头虎 AI 探索之路人工智能开源 AIGC gpt agi prompt AI编程
猫头虎推荐｜用AI控制硬件设备的MCP工具：MCP2MQTT开源项目MCP2MQTT是一款将物联网设备接入AI大模型的框架，它通过ModelContextProtocol（MCP）与MQTT协议的桥接，使得AI能够用自然语言实时感知并控制物理硬件。无论是机器人舵机控制，还是智能家居调光调色，你都可以借助MCP2MQTT快速原型、轻松上手。用自然语言控制硬件设备AI实时响应设备状态并调整物理参数让设
大模型——TRAE+Milvus MCP 自然语言就能搞定向量数据库不二人生大模型 milvus 数据库 trae 大模型
大模型——TRAE+MilvusMCP自然语言就能搞定向量数据库不久前，继Cursor和ClaudeDesktop在海外市场掀起智能编程浪潮后，字节跳动TRAE海外版也进入了付费模式。相较前两款海外产品，TRAE集成了代码补全、智能问答和Agent模式之外，还可以为中文开发者带来本土化的智能编程体验。恰逢其时，MilvusMCP服务器新增了SSE（Server-SentEvents）支持。相比传统
在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
敏捷开发中的自然语言处理集成项目管理实战手册项目管理最佳实践敏捷流程自然语言处理 easyui ai
敏捷开发中的自然语言处理集成：让代码与需求“说人话”关键词：敏捷开发、自然语言处理（NLP）、用户故事分析、需求自动化、持续集成优化摘要：在敏捷开发中，“快速响应变化”的核心目标常被繁琐的文本处理拖慢——需求文档像“天书”、用户故事靠“脑补”、缺陷报告整理耗时……自然语言处理（NLP）就像一位“智能翻译官”，能让开发团队与需求文档“流畅对话”。本文将用“搭积木”“翻译机”等生活化比喻，带您理解如何
电科金仓AI数据库一体机发布：30%性能提升+自然语言运维，重塑数据底座！ Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>百万级并发处理与聊天式数据库运维，正在中国企业机房掀起静默革命。“替换数据库是一件非常困难的事。”电科金仓总裁杜胜在7月15日北京发布会现场坦言。过去20多年里，国外数据库建立的标准让应用软件与数据库深度耦合，迁移复杂度高、改造成本大、停机风险难控。随着他身后大屏幕亮起**“数据库平替用金仓”**的全新口号，电科金仓正式向这一行业痛点宣战。这场名为“融合进化智领未来”的发布会，最耀眼的明星是**
使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型墨如夜色 python easyui 开发语言 Python
使用Python调用HuggingFaceQuestionAnswering(问答)模型在自然语言处理领域，问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。HuggingFace是一个知名的开源软件库，提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中，HuggingFace的QuestionAnswering模型可以帮助我们构建问答系统，使得我们能够从给定的文本中提取答案。本文将介绍如何使用Pytho
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类 ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词：知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要：本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发，详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程，介绍最新的图神经网络方法，并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略，以及在不同
Pad Token技术原理与实现指南 Takoony AI
目录概述理论基础：第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用，为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
多语言文本分类在AI应用中的实践 AI原生应用开发人工智能分类数据挖掘 ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发，逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法，并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术，特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现盼小辉丶 pytorch rnn 自然语言处理
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始，我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别，不仅仅涉及语法和词汇的理解，还包括上
ChatTongyi × LangChain：开启多模态AI应用创新之门
阿里云通义实验室推出的ChatTongyi（基于通义千问大模型）与LangChain框架的深度集成，为开发者打造了一套高效、灵活、全面的AI开发工具链。无论是文本对话、复杂任务自动化，还是图像理解，这一组合都为多场景智能应用的落地提供了坚实的基础。以下内容将从技术亮点到行业价值，带您系统梳理其核心能力与创新应用场景。1.极速上手：自然语言对话与流式输出核心能力：多轮对话理解：凭借强大的语言建模能力
大语言模型应用指南：网页实时浏览 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型应用指南：网页实时浏览作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1大语言模型的崛起1.1.1自然语言处理的发展历程1.1.2Transformer模型的突破1.1.3预训练语言模型的优势1.2网页浏览的痛点1.2.1信息过载与检索困难1.2.2内容理解与知识提取1.2.3个性化与智能化需求1.3大语言模型与网页浏览的结合1.3.1智能问答与对话系统1.3.2知识图谱与语义搜索1.3.3
AI驱动型论文搜索工具司南锤 AI 工具
✅一、AI驱动型论文搜索工具（强烈推荐）1.Consensus官网：consensus.app特点：输入自然语言问题（如“Doesgreenspacereduceurbanheatislandeffect?”），系统会自动返回论文中直接回答该问题的句子，标明支持/不支持的证据。适合人群：科研人员、政策制定者、想快速得到文献共识的人。2.ScispaceCopilot（原SemanticSchola
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用 AI智能应用 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性，即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习
AI 大模型重塑软件开发流程万花丛中一抹绿人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域，以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型，能理解代码语法、语义及业务逻辑，实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年，谷歌提出Transformer架构，为大模型奠定了核心基础。2018年，GPT-1问世，参数
进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统（如NLTK、spaCy、Transformers等库）、跨平台兼容性以及易于集成的特点，成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块：1.API集成模块负责连接各类外部服务，
计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
Rust+ChatBoxAI：实战
ChatboxAIChatboxAI是一款基于人工智能技术的智能助手工具，旨在通过自然语言交互帮助用户完成多种任务。以下是其核心功能与特点：功能概述多模型支持：可连接OpenAI、Claude、Gemini等主流大语言模型，用户能自由切换不同AI服务。本地运行：支持离线使用，数据隐私性较强，适合敏感信息处理场景。跨平台兼容：提供Windows、macOS和Linux客户端，同步支持移动端应用。核心
DeepSeekMath：突破开源语言模型在数学推理中的极限 AI专题精讲强化学习人工智能强化学习 AI技术应用
温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"DeepSeekMath：突破开源语言模型在数学推理中的极限摘要数学推理由于其复杂且结构化的特性，对语言模型构成了重大挑战。本文介绍了DeepSeekMath7B，该模型在DeepSeek-Coder-Base-v1.57B的基础上继续进行了预训练，使用了来自CommonCrawl的120B数学相关token，同时包含自然语言和代码数据。DeepSeekM
LLM词频规律：Zipf定律 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 pytorch 语言模型 python
LLM词频规律：Zipf定律Zipf定律（Zipf’sLaw）是语言学和信息论中描述文本中词语出现频率分布的规律，由美国语言学家乔治·金斯利·齐夫（GeorgeKingsleyZipf）提出。其核心结论是：在自然语言的大型文本语料中，若将所有词语按出现频率从高到低排序，第n个词语的频率与n的倒数大致成正比。Zipf定律的数学表达若用f(n)f(n)f(n)表示排序后第n个词语的出现频率，CC
BPE（字节对编码）和WordPiece 是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 机器学习算法人工智能 transformer 深度学习
BPE（字节对编码）和WordPiece是什么BPE（字节对编码）和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法，它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）原理初始化：将文本按字符（或Unicode字节）拆分为最小单元，形成初始词汇表。统计合并：迭代合并最频繁出现的相邻字符对，形成新的子词单元，直到达到预设的词汇表大
LLM模型贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别---附代码与示例繁星意未平 AI python 开发语言
LLM模型贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别—附代码与示例在自然语言生成任务中，不同的采样技术用于从语言模型的输出中选择下一个生成的单词或词语。这些技术包括贪婪采样、温度采样、Top-k采样和核（Nucleus）采样。它们在选择生成单词的过程中有不同的策略，本文将介绍这四种采样方式的区别。1.贪婪采样(GreedySampling)贪婪采样是一种直接选择最可能的下一个词的策略。具体步骤为：从
自动字幕生成器：Auto-Subtitle — 技术解析与应用指南房耿园Hartley
自动字幕生成器：Auto-Subtitle—技术解析与应用指南在视频内容日益丰富的今天，自动字幕生成工具变得越来越重要，尤其是对于听障人士、非母语者和在嘈杂环境下观看视频的人来说。Auto-Subtitle是一个开源项目，它利用先进的自然语言处理（NLP）技术为你的视频自动生成准确的字幕。本文将深入探讨这个项目的原理、功能、应用场景及特点，以期吸引更多开发者和用户关注并使用。项目简介Auto-Su
NUS：LLM表格数据建模综述
标题：LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源：arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型，由于其异构性和复杂的结构关系，带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理，特别是转换器架构的最新进展的影响，出现了
GPT-4和Claude哪个好姜暮儿人工智能
选择GPT-4还是Claude？这就像在问“苹果还是橙子哪个更好”——‌答案完全取决于你的具体需求‌。两者都是顶尖大语言模型，但各有特色。我为你做了详细对比，帮你快速定位哪个更适合你：核心能力对比特性GPT-4(OpenAI)Claude(Anthropic)‌语言理解/推理‌顶尖水平，尤其擅长逻辑推理、代码生成极强，注重自然语言流畅性‌长文本处理‌上下文最大128Ktokens，但实际效果不如C
一文清楚比较Kiro与Cursor
AWS公司最近发布了AIIDE。以下是Kiro与Cursor两款AI编程IDE的核心差异总结：1.核心定位与开发范式维度KiroCursor诞生背景亚马逊2025年推出，对标CursorVSCode分支，2023年起流行核心范式规范驱动开发：先写自然语言需求→AI生成完整模块（含测试、文档）AI增强编码：边写代码→实时AI补全/重构目标用户企业/大型团队、AWS深度用户个人开发者/小团队、学习者2
略说NLP引入公理模型的可行性金井PRATHAMA 知识图谱与NLP 自然语言处理人工智能知识图谱
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析中，公理化体系的引入具有理论可行性，但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析，结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明：一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础，定义语义分析中的原始概念（如谓词、实体、关系）和推理规则。例如：原始概念：将语义角色（如施事者、受事者）
SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系 panshengnan NLP nlp transformer
SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型（SBERT、CoSENT、BETR）和框架（Transformers）都是围绕自然语言处理（NLP）的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构，并针对特定任务做了优化；区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构：它们的核心编码
【自然语言处理】文本规范化 2401_84149564 自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化 python 分词词的规范化分句
目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中，第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤：分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元，人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见，自然
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

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